一、工程测试:? 1、标准镜头5mm;直线距离(m)与像素(p)的相关大小整理如下:?3.5m—156p;4m—140p;5m—112p;?5.5m—105p;6m—96p;7m—82p。?2、标准镜头4mm;直线距离(m)与像素(p)的相关大小整理如下:?2.5m—156p;3m—140p;4m—112p;?4.5m—105p;5m—96p;6m—82p。?二、识别要求:? 小识别(90-120像素),大识别(120-160像素)。全分辨率抓拍触发地感的现场车辆照,宽度大小(通过图画软件框定可显示像素大小)。? 三、工程原则:? 直线距离:抓拍机镜头至地感外侧边的直线距离,一般5mm镜头为5米左右,4mm镜头为4米左右。? 四、工程要求:? 1、一体机架设高度:一般标准在1.5m-1.8m;? 2、摄像机立柱:装在道闸内侧,离闸杆距离大约50cm处;防止闸杆挡住摄像机抓拍?从而影响识别效果;? 布线:网络线、电源线、地感开关量信号线(接车检输出端)。? 3、出入口地感位置:一体机长度占据0.5米,根据勾股定律(a2+b2=c2)计算:?1)5mm镜头的摄像机镜头应该与闸杆的水平距离保持在4.3米左右。如果摄像机高度每超出0.5米,应该缩小0.25米左右。? 2)4mm镜头的摄像机镜头应该与闸杆的水平距离保持在3.2米左右。如果高度每超出0.5米,应该缩小0.25米左右。? 4、减速带位置:装在出入口地感外侧大约1m处,保证跟随车车头不触及地感。为避免车主尾随跟车太近,应竖立一个温馨提示牌,保持在3米以外。? 5、补光灯:立柱高度在0.6米,装在地感内侧边50cm-80cm处(保持正面补光),通过射在地感线圈上可以反射到上,确保识别效果。? 6、监控画面(底部倾斜度):尽量保持宽度与水平平行,不超过15度。?由此系统要求,便可引出该系统对现场环境的要求了。另根据其他项目所遇到的问题,具体总结了以下几点:? 1、车辆进入图像抓拍区时车辆为正对摄像机效果。2、安装识别的场所,应有足够直线距离,方便安装调试,该距离可这样算(车辆长 度+摄像机识别距离
)。? 3、避免90°转弯后安装识别系统设备。?4、避免上下坡处安装识别系统设备。? 5、避免现场混乱环境安装此系统(行人众多,经常有行人入出车辆通道,容易遮住)。?6、避免下雨时道路积水污水严重的通道(容易遮挡)。
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云停车系统,识别一体机内采用嵌入式LINUX ,开放源代码,内核小、效率高,可以定制,适应于多种CPU和多种硬件平台而且性能稳定,裁剪性很好,开发和使用都很容易。同时,Linux内核的结构在网络方面是非常完整的,Linux对网络中最常用的TCP/IP协议有最完备的支持。提供了包括十兆、百兆、千兆的以太网络,以及无线网络,Token Ring(令牌环网)、光纤甚至卫星的支持。
本地计算、存储
云停车系统,识别一体机之间完全本地化计算,本地化存储,相机内嵌停车场管理系统,所有的管理逻辑及运算,直接在相机内运算,指令本地直接下发,网络只做数据交互,数据上传,不依赖云端,断网对收费没有影响。真正的网技术,让用户省心,系统稳定。
响应式布局
云停车系统,完美兼容各种尺寸的手机屏幕,和各种尺寸的电脑显示器,使用方便。特别是手机使用浏览器就可以达到APP的使用体验,免除APP安装和下载的烦恼。
自主研发通讯算法
云停车系统,自主研发通讯算法,严格控制通讯流量,限度的减少流量费用,经测算,一台识别一体机一年的通讯费用仅需百元以内。
免电脑,云端统一管理
云停车系统,收费岗亭不需要配备电脑,用户可通过网页或者手机浏览器远程多系统设备进行管控,随时随地进场车场管理,车道管理,用户管 理,收费标准管理,设备远程启停等操作。
可支持中央远程集中管理,当停车场接入到网络后,所有停车场的数据可以自动上传到云端服务器,管理部门即可通过网络随时随地查看其所授权的所有停车场的收费情况和停车场的车位情况。总部可对下属的多个停车场进行统一的管理。
车场运行数据随时掌控
云停车系统、现场数据实时回传云端,方便用户查询报表,查看设备工作状态,移动端数据一目了然。可查看,通行记录,收费情况,在场车辆管理,
分级管理
云停车系统,可以实现分级分权限管理,任意操作记录可查。增加车辆、删除用户等操作都可以记录下来。对于停车场内的员工做到有效监管。
结构简单
云停车系统,独有的系统结构,决定了识别主控机和识别机只需要一根网线连接,道闸和提示终端只需要和识别机连接即可搭建一套完整的系统。
调式方便维护简单
云停车系统,系统出厂前已完成主要的调试,现场安装工作完成后,只需要调整识别机的角度,录入即可投入使用。
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1、车辆检测:可采用埋地线圈检测、红外检测、雷达检测技术、视频检测等多种方式感知车辆的经过,并触发图像采集抓拍。
2、图像采集:通过高清摄像抓拍主机对通行车辆进行实时、不间断记录、采集。
3、预处理:噪声过滤、自动白平衡、自动曝光以及伽马校正、边缘增强、对比度调整等。
4、定位:在经过图像预处理之后的灰度图像上进行行列扫描,确定区域。
5、字符分割:在图像中定位出区域后,通过灰度化、二值化等处理,精确定位字符区域,然后根据字符尺寸特征进行字符分割。
6、字符识别:对分割后的字符进行缩放、特征提取,与字符数据库模板中的标准字符表达形式进行匹配判别。
7、结果输出:将识别的结果以文本格式输出。
识别技术难点
1、文件分辨率低,通常由于较远,有时是由于低端相机导致的;
2、图像模糊,尤其是运动模糊;
3、由于,反射或阴影造成的光照和对比度较差;
4、(部分)遮挡,通常是拖车杆或上的污渍;
5、前后识别结果不同,如拖车,露营车等;
6、采集时,车道在相机视角中发生改变;
7、字体不同,常见于一些浮夸的;
8、规避识别的手段。
识别技术触发方式
1、外设线圈触发
工作方式是指采用线圈、红外或车辆检测器通过信号,识别系统接受到车辆触发信号后,采集车辆和图像,自动识别进行后续处理。该方法的优点是触发率高,性能稳定;缺点是需要切割地面铺设线圈,施工量大。
2、视频触发方式
是指识别系统采用动态运动目标序列图像分析处理算法技术,实时检测车道上车辆移动状况,发现车辆通过时捕捉车辆图像,识别照,并进行后续处理。视频触发方式不需借助线圈、红外或其他硬件车辆检测器。该方法的优点是施工方便,不需要切割地面铺设线圈,也不需要安装车检器等零部件,但其缺点也十分显着,由于算法的极限,该方案的触发率与识别率较之外设线圈触发都要低很多。
识别技术识别率低的解决办法
1、更换摄像机或调整摄像机角度
通常建议车辆调整车辆前部再进入识别区域,以便可以抓取到高清的照。相机的水平角度应保持在15度和20度之间。具体细节需根据现场环境调整拍摄机的角度。
2、增加减速带
当车速过快的时候,容易掉帧,识别不出来,所以可以看到大部分厂家的处理方法就是,加一个减速带。
3、增加辅助相机
如果车道越宽的话,识别相机对抓拍的准确率就会越低。一般来说车道设计在3米宽左右最为合适。过窄车辆通行不便,过宽就会导致角度过大。(车道宽度建议增加辅助相机)
4、增加补光灯
当识别摄像头在室外使用时,太多的光线会导致反射,识别率会降低,并且夜间缺乏照明需要辅助照明。其次遇到大雨,大雪等天气,识别率会比平时略有下降。
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